Automated Optimal Design for Manufacturability of Sheet/Plate Assemblies
Notice bibliographique
Résumé
A wide variety of products are manufactured from raw materials that are in the form of sheets or plates. Once the product is designed, parts are unfolded or flattened into flat blanks, which are nested onto the raw material for cutting. Optimization of nesting and packing problems has been an active research field for many years, and many good algorithms have been created. These algorithms have a fundamental limitation, however, in that they assume the set of blanks to be nested is fixed. In this work we relax this assumption, and by linking a parametric CAD system, a part-unfolding module and a sheet-nesting module that all intercommunicate, nests are created which maintain the parametric dimensions of the assembled product. Given a nest of the set of required blanks, dimensions of the blanks are optimized for a particular objective, such as maximizing raw material utilization or minimizing total use of raw material, subject to assembly, part dimension, part and blank dimension constraints. Once optimized, these blank dimensions are returned to the CAD system to update the product model. Through the use of this system, a designer can simultaneously optimize all the dimensions within a product to minimize manufacturing costs early in the design phase while maintaining acceptable product performance. This paper will demonstrate a prototype of this DFM system, discuss issues such as performance improvement through randomized trials, and suggest how additional design objectives (e.g., strength to weight ratio, stiffness, etc.) can be integrated with the reduced manufacturing cost objective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».